[发明专利]电动汽车充电负荷预测方法

权利要求书

1.电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、建立影响电动汽车充电站负荷的特征集合，根据最大信息系数选择得到构建图G(V,E)的节点；

步骤2、计算各节点间的互信息，选择互信息较大的k个节点建立邻接关系，构建邻接矩阵；

步骤3、将所述邻接矩阵、图G(V,E)的节点输入GCN网络模型中进行预测，得到预测结果。

2.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，还包括步骤4，采用平均绝对误差、均方根误差、决定系数作为评价指标对所述预测结果进行分析。

3.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，所述特征集合包括温度、湿度、气压、电价、天气、风力、日期。

4.根据权利要求3所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，根据最大信息系数选择得到构建图G(V,E)的节点具体过程为：对所述温度、湿度、气压、电价、目标充电站充电负荷进行归一化，对所述天气、风力、日期进行量化，得到特征变量，再通过最大信息系数选出与目标充电站充电负荷具有较强相关性的特征变量作为构建图G(V,E)的节点。

5.根据权利要求1所述的电动汽车充电负荷预测方法，其特征在于，所述邻接矩阵A表示为：

上式中，为节点N与节点1之间的互信息值，为节点N与节点N之间的互信息值。